arXiv cs.AI· David Rostcheck·· 10 小时前AI 评分23
用高层 Vitis HLS 打通 AWS 云端 FPGA 开发流程
Enabling AWS Cloud FPGA Development Using High-Level Vitis HLS
AI 导读
研究团队发布了一套从高层语言开发 AWS EC2 F2 云端 FPGA 机器学习模型的工具链，补上了 Vitis HLS 到 HDK 再到 AFI 的完整流程。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出了一套工具链，用于在 AWS EC2 F2 云 FPGA 基础设施上从高层语言开发 ML 模型，实现了完整的 Vitis HLS 到 HDK 桥接到 AFI 的工作流程，尽管 AWS FPGA 已可用八年，该流程在学术文献中一直缺失。我们引入四级方法（FP32 PyTorch、位精确量化 Python、HLS C 仿真、物理 FPGA），以帮助定位错误，包括 FPGA 特有的电路错误。这些工具共同使编码智能体能够根据用户指示有效实现 FPGA 设计，并按需进行测试和调试。我们记录了部署工作流程、时序收敛策略以及被证明至关重要的实用 HLS 工程决策。我们使用针对地址命名实体识别微调的 TinyBERT 进行验证，在 FPGA 硬件上实现了嵌入层和四个编码器层中的第一层。我们的实现从主机 DRAM 流式加载权重，与 CPU/GPU 实现相比性能较差；我们讨论了前向路径。
| 主题： | 硬件架构 (cs.AR)；人工智能 (cs.AI)；机器学习 (cs.LG) |
| 引用为： | arXiv:2611.06829 [cs.AR] |
| （或 arXiv:2611.06829v1 [cs.AR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06829 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：David Rostcheck [查看电子邮件]
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2026年11月4日星期三 17:44:04 UTC（41 KB）
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